索玛尼 潘 涛
国网西藏电力有限公司电力科学研究院 客户服务中心，西藏 拉萨 850000
摘要：电能作为一种基本能源，在社会发展中起着无可取代的作用。但由于电能属于无形资产，具体使用量必须通过电能表进行计量，经济利益驱使一部分人走上了窃电的道路。窃电行为不仅造成了国有资产的损失，提高了供电成本，窃电者为了逃避用电检查，接线严重不符合安全标准，留下了大量火灾和触电隐患，危及人民群众的人身和财产安全。
关键词：窃电防控；TMUTS13-DX型台区智能管理单元；物联网负荷监，数据融合
１课题研究的背景和意义
随着我国经济的腾飞，建立了全世界最齐全的工业体系，基础设施也不断完善，对电力的需求逐年增加。电网公司通过升级电力基础设施，提高电力管理技术，线路损耗有所降低Ｗ。但在部分区域线损率仍然处于不容乐观，造成了严重的经济损失，大大提高了供电成本，通过对大量高线损区域的排查，这些区域普遍窃电情况比较严重，反窃电工作已迫在眉睫。窃电行为不仅有损供电公司的经济效益，还会败坏社会风气，千扰正常用电秩序，更会在日常生活中埋下严重的安全隐患。
目前窃电行为己呈现明显的隐蔽化、高科技化和区域化趋势，造成了严重的危害和影响不断扩大。仅2018年山东省就查处违约窃电5362户次，追回损失电量2038.22万千瓦时，追缴损失电费8893.46万元，而这些可以量化的经济损失只是众多窃电恶果中的冰山一角，更难以姑息的是，窃电会造成供电设施的损坏，而这会埋下巨大的停电、设备损坏、人身伤亡的隐患，会给民众生活与社会稳定造成极大的干扰。
2 反窃电装置一数据分析模型
2.1户变关系区分数据模型
通过掉电时间分析户变关系，首先需要有一组或多组明确的台区停电时间，该时间可以通过外部数据录入也可以通过历史掉电数据进行分 析。通过多次计算电能表时钟误差获取时钟误差的标准值，同时筛除时钟掉电跳变的电能表，补偿停电时间的偏差值。确定以上因素后，通过电能表掉电偏差的关联性进行数据分析，区分电能表是否属于本台区，具体数据模型如下。
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大部分台区窃电行为均存在其用电特征的状态，将这些特征状态汇总并建立数据模型，监测并分析台区用电信息和数据模型的相似度，能够有效地定位并发现窃电行为。电能计量设备的类型不同相应的数据特征也不一样，研究将数据模型按计量类型分为三类：考核表、用户三相表、用户单相表。
考核表的计量误差通常为互感器损坏或人为替换导致，互感器没有数据接口无法获取真实状态。本课题研究结合一种具备无线通讯的电流采样装置，用于采集高压侧电流和视在功率曲线，对比考核表的电流和视在功率发现互感器或电能表的计量误差，应用数据模型如下。
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单相表的窃电类型很多，通常为人为接线导致电流电压计量出现误差。研究针对单相表电压电流特征状态的窃电数据模型，利用率最高的有零线火线的数据分析、电压失压断相的数据分析、电能表开表盖事件的数据分析，具体数据模型如下。
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三相表的窃电大多为一相或是多相电压电流的人为接线导致电能表计量出现错误，窃电行为和接线故障特征状态很相似，研究三相表的窃电行为时必须结合接线故障的数据模型进行区分。研究三相表的窃电行为需结合事件发生状态和电能表运行状态，通过多组数据模型的关联程序定位窃电行为，常用的数据模型如下。
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2.2接线故障分析数据模型
三相电能表具备288种接线类型，其中正确的接线方式只有3种，分析窃电行为的数据模型时必须确定三相表本身的接线故障。接线分析通过从电能表记录的接线异常事件为基准，结合288种接线方式的数据模型，通过负荷记录获取电压电流夹角，绘制电压电流夹角的分布态势，确定真实的三相表接线方式，具体数据计算模型如下。
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3 总结
针对此消彼长的反窃电行为，本文总结了当前常见的窃电形式及电网企业的防控措施，分析了TMUTS13-DX型台区智能管理单元与配电自动化终端的负荷监测体系，并结合物联网技术的发展，提出了一种基于多系统数据源的立体反窃电防控架构的技术方案。
该方案弥补了目前线损统计仅依靠线路总电量和用户电量的短板，增加了关键节点的负荷监测，不仅能统计主干线路线损，同时对分段线路损耗也能有效显示。同时一定程度上实现了双源双计量，能够实时对比客户负荷曲线变化，达到一旦有窃电行为就“牵一发而动全身”的目的，窃电户只有使多个终端同时发生对应变化才能蒙混过关，窃电门槛和成本大大提高，减少了窃电情况的发生。
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